课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus
在当今数据驱动的世界中，微积分不仅仅是数学的一个分支，更成为了机器学习和数据科学中不可或缺的一部分。我最近完成了Coursera上的《机器学习与数据科学中的微积分》课程，感觉非常收获满满。
课程的主要目标是帮助学习者掌握通过导数和梯度优化机器学习中常用的各种函数的能力。我们首先从基本的导数和优化开始，逐步深入到梯度和梯度下降的应用，以及在神经网络中如何运用牛顿法进行优化。
课程大致分为三个部分：
1. **第一周 – 导数与优化**：学习传递微积分的基本概念，并理解优化的必要性。
2. **第二周 – 梯度与梯度下降**：这是核心内容，涵盖了如何通过梯度下降法来进行函数的近似优化。
3. **第三周 – 神经网络中的优化与牛顿法**：深入学习如何在复杂的数据模型中应用更高级的优化技术。
我特别喜欢这门课程的可视化部分，它帮助我更好地理解这些抽象数学概念是如何在实际中应用的。此外，课程设置也实用性强，配合生动的实例，使得复杂的理论变得易于理解。
总的来说，如果你对机器学习感兴趣，并且希望系统地提升你对微积分在数据科学中应用的理解，这门课程绝对值得推荐！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus